De ce este ruptă atribuirea tradițională de marketing B2B și ce puteți face în acest sens

Spuneți-mi că raportarea atribuirii de marketing B2B este defectă fără a-mi spune de fapt că raportarea atribuirii de marketing B2B este defectă...

Aceasta este una dintre multele solicitări de cotație în care mesajul care a venit peste Session Media nu s-a aliniat cu sursa de atribuire încheiată nici de Google Analytics, nici de HubSpot.

Și nu sunt doar eu - am vorbit cu mulți agenți de marketing care au descoperit că datele lor nu reflectă modul în care utilizatorul a aflat de fapt despre ele. Lupta este reală – chiar și pentru mărcile SaaS precum Cognism – care se ocupă de multe întrebări primite.

Deci, haideți să vorbim despre problemele urmăririi digitale tradiționale B2B și despre cum puteți utiliza Supermetrics pentru a vă optimiza eforturile de generare a cererii pe canalul nostru social B2B preferat – LinkedIn.

Dar mai întâi, ce este atribuirea B2B?

Care sunt modelele de atribuire B2B

Înainte de a aprofunda problemele din spatele atribuirii B2B, să recapitulăm diferitele tipuri de modele de atribuire pe care le folosim pentru a raporta succesul de marketing.

Ultimul clic

Atribuirea ultimului clic se referă la un model de analiză web în care „ultimul clic” primește credit pentru o conversie sau o vânzare. Acesta este modelul implicit de atribuire pentru Google Analytics și majoritatea datelor CRM.

Decăderea timpului

Atribuirea time decay este un model de atribuire multi-touch care acordă credit fiecărui „punct de atingere”, dar îl ponderează mai mult față de ultimul punct de atingere.

Liniar

Atribuirea liniară distribuie creditul pentru conversie în mod egal în toate interacțiunile.

Bazat pe poziție

Modelul de atribuire bazat pe poziție acordă credit tuturor punctelor de contact de-a lungul călătoriei de conversie, dar atribuie majoritatea primului și ultimului clic.

Primul clic

Atribuirea primului clic este un model de atribuire care atribuie 100% din creditul pentru un client potențial sau o conversie primului canal pe care a făcut clic un utilizator.

Problema modelelor de atribuire

În teorie, aceste modele au foarte mult sens și ar trebui să răspundă la fiecare întrebare pe care o avem despre modul în care utilizatorii interacționează cu marca noastră.

Acesta este modul în care majoritatea software-urilor de analiză precum Google Analytics și sistemele CRM precum HubSpot și Salesforce sunt configurate implicit, întărind credibilitatea modelului de atribuire.

Este aproape perfect.

Există doar o problemă principală care face o gaură în ceea ce ar trebui să fie un sistem de atribuire perfect.

Nu așa cumpără cumpărătorii B2B.

Din când în când, primim o călătorie a utilizatorului urmărită ca cea de mai sus, restabilind încrederea în urmărirea cu mai multe puncte de contact.

Deși acest lucru poate oferi o perspectivă excelentă asupra conținutului care funcționează, problema constă atunci când se analizează aceste date în mod izolat pentru a lua decizii în cunoștință de cauză cu privire la modul de a-ți mări bugetul de marketing.

De exemplu, dacă difuzați un anunț video pe LinkedIn, este posibil ca utilizatorul să nu facă întotdeauna clic pe anunțul dvs., dar este posibil să fi vizionat toate cele 4 minute de conținut. Mai târziu, aceștia vin pe site-ul dvs. și completează un formular cu intenție mare și sunt clasificați ca o conversie „Directă”.

Din ceea ce am văzut și testat, aceasta este o călătorie tipică a cumpărătorului. Dar, deoarece nu se încadrează în rapoartele implicite de ultima atribuire ca „LinkedIn”, abordarea de date și de marketing cade pe margine.

Mai rău, activitatea neurmăribilă care are rezultate este înlocuită cu activitatea urmăribilă care nu are. De exemplu, videoclipul este înlocuit cu anunțuri imagine statice care conduc utilizatorul la un anunț „Obțineți demonstrație” din singurul motiv pentru care rentabilitatea investiției este mai ușor de urmărit.

Într-o lume bogată în informații, conversiile B2B la un prim punct de contact sunt din ce în ce mai rare.

Majoritatea activităților care garantează atragerea utilizatorilor către site-ul dvs. – pentru a citi bloguri, studii de caz, podcasturi – vor fi rareori sursa de clienți potențiali cu răspuns direct. Înseamnă că rareori vor primi atribuire pentru o vânzare.

Încă o dată, o mare parte din publicul țintă nu vor fi cei care intră efectiv în contact. În schimb, ei trimit informațiile către altcineva care va completa formularul „Obțineți o cotație” sau „Obțineți o demonstrație”.

Acest lucru este cunoscut sub numele de dark social sau dark funnel.

Socialul întunecat implică toată activitatea neurmărită care are loc pe platforme precum Slack, WhatsApp, DM-uri, care nu sunt la fel de ușor de urmărit.

Un exemplu recent al acestui lucru în acțiune este șeful nostru de PPC, Alex, a văzut mai multe reclame LinkedIn pentru un nou software de blocare a IP, despre care a crezut că ar ajuta la funcționarea zilnică a agenției noastre PPC. Mi-a trimis numele mărcii prin Slack și în aceeași zi aveam o licență plătită.

Lucrul amuzant este că anunțul pe LinkedIn pe care l-a văzut nu ar fi primit credit pentru acest venit. S-ar fi încadrat în „Căutare organică”, deoarece așa am căutat marca și am plătit pentru software.

Cum se atribuie pâlniei întunecate

Există câteva moduri prin care puteți remedia acest lucru. Cea mai simplă cale este să readuci marketingul la bază și să întrebi de fapt utilizatorii cum au auzit despre compania ta. Iată un exemplu al câmpului nostru obligatoriu.

Dacă îl lăsați ca un câmp de text deschis, veți fi surprins de câte informații vă oferă utilizatorul despre cum a auzit despre marca dvs.

Puteți configura apoi câteva reguli automate în CMS-ul dvs. care actualizează atribuirea cu cuvintele cheie folosite de utilizatori în acel câmp.

Anunțuri LinkedIn către Google Data Studio

Acum la partea bună.

Utilizând integrarea Supermetrics cu Google Data Studio, am dezvoltat o metodă de raportare a impactului mai larg pe care reclamele LinkedIn îl au asupra rezultatelor finale.

Vezi cum o facem în acest videoclip pas cu pas.

Incepe

Încercați LinkedIn Ads cu Google Data Studio gratuit timp de 14 zile

Începeți un proces

Învelire

LinkedIn Ads nu este un canal cu „intenție”, așa că nu ar trebui să difuzați anunțuri cu intenție ridicată. În schimb, puteți folosi direcționarea lor hiper-specifică pentru a livra conținut care rezonează și apoi să vedeți care sunt companiile prin care vin ca trafic „Direct” sau „Căutare organică” care v-au văzut anunțurile. Și folosiți aceste date pentru a scala.

Despre autor

Ben Brown este fondatorul Session Media, o agenție de marketing SaaS. Trăind din burritos și cardul său de cafea Pret-a-Manger, lui Ben îi place să ajute companiile B2B SaaS să creeze strategii care să conducă la creșterea afacerii — aproape la fel de mult cum îi place să se refere la el însuși la persoana a treia.